北京科技大学张海君获国家专利权
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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119342608B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411552646.0，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法是由张海君;倪佳欣;刘向南;吴子君;马旭设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法，属于无线通信技术领域，所述方法包括：构造语义中继辅助的多任务语义通信网络模型；基于多任务语义通信网络模型，以最大化多任务用户体验质量为目标，建立多任务资源分配优化模型；其中，多任务资源分配优化模型用于调整每个任务的功率分配、子信道分配和传输语义符号数分配，以最大化多任务用户体验质量；构建并训练混合深度强化学习模型，得到能实现最佳资源分配的策略网络，在多任务资源分配优化模型的基础上，进行无线资源分配优化。本发明能够在满足用户设备限制的同时，减少语义网络部署开销，实现频谱带宽资源的高效利用。
本发明授权基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法，其特征在于，所述基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法包括： 构造语义中继辅助的多任务语义通信网络模型； 基于所述多任务语义通信网络模型，以最大化多任务用户体验质量为目标，建立多任务资源分配优化模型；其中，多任务资源分配优化模型用于调整每个任务的功率分配、子信道分配和传输语义符号数分配，以最大化多任务用户体验质量； 构建并训练混合深度强化学习模型，得到能实现最佳资源分配的策略网络，在所述多任务资源分配优化模型的基础上，进行无线资源分配优化； 所述混合深度强化学习模型的奖励函数r表示为： 其中，QoE为多任务用户体验质量；N为终端用户数量；和分别是在第n个用户处不满足语义相似度、传输语义率以及语义中继转发速率要求的惩罚；vξ、和vs是给定的惩罚系数；Nimage为图像用户数量；Ntext为文本用户数量。
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